Spring如何实现多数据源读写分离

这篇文章主要介绍“Spring如何实现多数据源读写分离”，在日常操作中，相信很多人在Spring如何实现多数据源读写分离问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spring如何实现多数据源读写分离”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

写在前面

很多小伙伴私聊我说：最近他们公司的业务涉及到多个数据源的问题，问我Spring如何实现多数据源的问题。回答这个问题之前，首先需要弄懂什么是多数据源：多数据源就是在同一个项目中，会连接两个甚至多个数据存储，这里的数据存储可以是关系型数据库(比如：MySQL、SQL  Server、Oracle)，也可以非关系型数据库，比如：HBase、MongoDB、ES等。那么，问题来了，Spring能够实现多数据源吗?并且还要实现读者分离?答案是：必须的，这么强大的Spring，肯定能实现啊!别急，我们就一点点剖析、解决这些问题!

背景

我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”，也就说对数据库读取数据的压力比较大，有一个思路就是说采用数据库集群的方案，

其中一个是主库，负责写入数据，我们称之为：写库;其它都是从库，负责读取数据，我们称之为：读库;

那么，对我们的要求是：

• 读库和写库的数据一致;

• 写数据必须写到写库;

• 读数据必须到读库;

方案

解决读写分离的方案有两种：应用层解决和中间件解决。

应用层解决

优点：

• 多数据源切换方便，由程序自动完成;

• 不需要引入中间件;

• 理论上支持任何数据库;

缺点：

• 由程序员完成，运维参与不到;

• 不能做到动态增加数据源;

中间件解决

优点：

• 源程序不需要做任何改动就可以实现读写分离;

• 动态添加数据源不需要重启程序;

缺点：

• 程序依赖于中间件，会导致切换数据库变得困难;

• 由中间件做了中转代理，性能有所下降;

Spring方案

原理

在进入Service之前，使用AOP来做出判断，是使用写库还是读库，判断依据可以根据方法名判断，比如说以query、find、get等开头的就走读库，其他的走写库。

DynamicDataSource

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;   /**  * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可  * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。  * @author binghe  */ public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource{       @Override     protected Object determineCurrentLookupKey() {         // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key         return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();     }   }

DynamicDataSourceHolder

/**  * 使用ThreadLocal技术来记录当前线程中的数据源的key  * @author binghe  */ public class DynamicDataSourceHolder {          //写库对应的数据源key     private static final String MASTER = "master";       //读库对应的数据源key     private static final String SLAVE = "slave";          //使用ThreadLocal记录当前线程的数据源key     private static final ThreadLocal<String> holder = new ThreadLocal<String>();       /**      * 设置数据源key      * @param key      */     public static void putDataSourceKey(String key) {         holder.set(key);     }       /**      * 获取数据源key      * @return      */     public static String getDataSourceKey() {         return holder.get();     }          /**      * 标记写库      */     public static void markMaster(){         putDataSourceKey(MASTER);     }          /**      * 标记读库      */     public static void markSlave(){         putDataSourceKey(SLAVE);     }   }

DataSourceAspect

import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.JoinPoint;   /**  * 定义数据源的AOP切面，通过该Service的方法名判断是应该走读库还是写库  * @author binghe  */ public class DataSourceAspect {       /**      * 在进入Service方法之前执行      * @param point 切面对象      */     public void before(JoinPoint point) {         // 获取到当前执行的方法名         String methodName = point.getSignature().getName();         if (isSlave(methodName)) {             // 标记为读库             DynamicDataSourceHolder.markSlave();         } else {             // 标记为写库             DynamicDataSourceHolder.markMaster();         }     }       /**      * 判断是否为读库      *       * @param methodName      * @return      */     private Boolean isSlave(String methodName) {         // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库         return StringUtils.startsWithAny(methodName, "query", "find", "get");     }   }

配置2个数据源

jdbc.properties

jdbc.master.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.master.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true jdbc.master.username=root jdbc.master.password=123456   jdbc.slave01.driver=com.mysql.jdbc.Driver jdbc.slave01.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true jdbc.slave01.username=root jdbc.slave01.password=123456

定义连接池

<!-- 配置连接池 --> <bean id="masterDataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"  destroy-method="close">  <!-- 数据库驱动 -->  <property name="driverClass" value="${jdbc.master.driver}" />  <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->  <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />  <!-- 数据库的用户名 -->  <property name="username" value="${jdbc.master.username}" />  <!-- 数据库的密码 -->  <property name="password" value="${jdbc.master.password}" />  <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->  <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />  <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->  <property name="idleMaxAge" value="30" />  <!-- 每个分区最大的连接数 -->  <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />  <!-- 每个分区最小的连接数 -->  <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" /> </bean>   <!-- 配置连接池 --> <bean id="slave01DataSource" class="com.jolbox.bonecp.BoneCPDataSource"  destroy-method="close">  <!-- 数据库驱动 -->  <property name="driverClass" value="${jdbc.slave01.driver}" />  <!-- 相应驱动的jdbcUrl -->  <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave01.url}" />  <!-- 数据库的用户名 -->  <property name="username" value="${jdbc.slave01.username}" />  <!-- 数据库的密码 -->  <property name="password" value="${jdbc.slave01.password}" />  <!-- 检查数据库连接池中空闲连接的间隔时间，单位是分，默认值：240，如果要取消则设置为0 -->  <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />  <!-- 连接池中未使用的链接最大存活时间，单位是分，默认值：60，如果要永远存活设置为0 -->  <property name="idleMaxAge" value="30" />  <!-- 每个分区最大的连接数 -->  <property name="maxConnectionsPerPartition" value="150" />  <!-- 每个分区最小的连接数 -->  <property name="minConnectionsPerPartition" value="5" /> </bean>

定义DataSource

<!-- 定义数据源，使用自己实现的数据源 --> <bean id="dataSource" class="cn.itcast.usermanage.spring.DynamicDataSource">  <!-- 设置多个数据源 -->  <property name="targetDataSources">   <map key-type="java.lang.String">    <!-- 这个key需要和程序中的key一致 -->    <entry key="master" value-ref="masterDataSource"/>    <entry key="slave" value-ref="slave01DataSource"/>   </map>  </property>  <!-- 设置默认的数据源，这里默认走写库 -->  <property name="defaultTargetDataSource" ref="masterDataSource"/> </bean>

配置事务管理与动态切面

定义事务管理器

<!-- 定义事务管理器 --> <bean id="transactionManager"  class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">  <property name="dataSource" ref="dataSource" /> </bean>

定义事务策略

<!-- 定义事务策略 --> <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">  <tx:attributes>   <!--定义查询方法都是只读的 -->   <tx:method name="query*" read-only="true" />   <tx:method name="find*" read-only="true" />   <tx:method name="get*" read-only="true" />     <!-- 主库执行操作，事务传播行为定义为默认行为 -->   <tx:method name="save*" propagation="REQUIRED" />   <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />   <tx:method name="delete*" propagation="REQUIRED" />     <!--其他方法使用默认事务策略 -->   <tx:method name="*" />  </tx:attributes> </tx:advice>

定义切面

<!-- 定义AOP切面处理器 --> <bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect" />   <aop:config>  <!-- 定义切面，所有的service的所有方法 -->  <aop:pointcut id="txPointcut" expression="execution(* xx.xxx.xxxxxxx.service.*.*(..))" />  <!-- 应用事务策略到Service切面 -->  <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="txPointcut"/>    <!-- 将切面应用到自定义的切面处理器上，-9999保证该切面优先级最高执行 -->  <aop:aspect ref="dataSourceAspect" order="-9999">   <aop:before method="before" pointcut-ref="txPointcut" />  </aop:aspect> </aop:config>

改进切面实现

之前的实现我们是将通过方法名匹配，而不是使用事务策略中的定义，我们使用事务管理策略中的规则匹配。

改进后的配置

<!-- 定义AOP切面处理器 --> <bean class="cn.itcast.usermanage.spring.DataSourceAspect" id="dataSourceAspect">  <!-- 指定事务策略 -->  <property name="txAdvice" ref="txAdvice"/>  <!-- 指定slave方法的前缀（非必须） -->  <property name="slaveMethodStart" value="query,find,get"/> </bean>

改进后的实现

import java.lang.reflect.Field; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map;   import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.springframework.transaction.interceptor.NameMatchTransactionAttributeSource; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttribute; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAttributeSource; import org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor; import org.springframework.util.PatternMatchUtils; import org.springframework.util.ReflectionUtils;   /**  * 定义数据源的AOP切面，该类控制了使用Master还是Slave。  * 如果事务管理中配置了事务策略，则采用配置的事务策略中的标记了ReadOnly的方法是用Slave，其它使用Master。  * 如果没有配置事务管理的策略，则采用方法名匹配的原则，以query、find、get开头方法用Slave，其它用Master。  * @author binghe  *  */ public class DataSourceAspect {       private List<String> slaveMethodPattern = new ArrayList<String>();          private static final String[] defaultSlaveMethodStart = new String[]{ "query", "find", "get" };          private String[] slaveMethodStart;       /**      * 读取事务管理中的策略      * @param txAdvice      * @throws Exception      */     @SuppressWarnings("unchecked")     public void setTxAdvice(TransactionInterceptor txAdvice) throws Exception {         if (txAdvice == null) {             // 没有配置事务管理策略             return;         }         //从txAdvice获取到策略配置信息         TransactionAttributeSource transactionAttributeSource = txAdvice.getTransactionAttributeSource();         if (!(transactionAttributeSource instanceof NameMatchTransactionAttributeSource)) {             return;         }         //使用反射技术获取到NameMatchTransactionAttributeSource对象中的nameMap属性值         NameMatchTransactionAttributeSource matchTransactionAttributeSource = (NameMatchTransactionAttributeSource) transactionAttributeSource;         Field nameMapField = ReflectionUtils.findField(NameMatchTransactionAttributeSource.class, "nameMap");         nameMapField.setAccessible(true); //设置该字段可访问         //获取nameMap的值         Map<String, TransactionAttribute> map = (Map<String, TransactionAttribute>) nameMapField.get(matchTransactionAttributeSource);           //遍历nameMap         for (Map.Entry<String, TransactionAttribute> entry : map.entrySet()) {             if (!entry.getValue().isReadOnly()) {//判断之后定义了ReadOnly的策略才加入到slaveMethodPattern                 continue;             }             slaveMethodPattern.add(entry.getKey());         }     }       /**      * 在进入Service方法之前执行      *       * @param point 切面对象      */     public void before(JoinPoint point) {         // 获取到当前执行的方法名         String methodName = point.getSignature().getName();           boolean isSlave = false;           if (slaveMethodPattern.isEmpty()) {             // 当前Spring容器中没有配置事务策略，采用方法名匹配方式             isSlave = isSlave(methodName);         } else {             // 使用策略规则匹配             for (String mappedName : slaveMethodPattern) {                 if (isMatch(methodName, mappedName)) {                     isSlave = true;                     break;                 }             }         }           if (isSlave) {             // 标记为读库             DynamicDataSourceHolder.markSlave();         } else {             // 标记为写库             DynamicDataSourceHolder.markMaster();         }     }       /**      * 判断是否为读库      *       * @param methodName      * @return      */     private Boolean isSlave(String methodName) {         // 方法名以query、find、get开头的方法名走从库         return StringUtils.startsWithAny(methodName, getSlaveMethodStart());     }       /**      * 通配符匹配      *       * Return if the given method name matches the mapped name.      * <p>      * The default implementation checks for "xxx*", "*xxx" and "*xxx*" matches, as well as direct      * equality. Can be overridden in subclasses.      *       * @param methodName the method name of the class      * @param mappedName the name in the descriptor      * @return if the names match      * @see org.springframework.util.PatternMatchUtils#simpleMatch(String, String)      */     protected boolean isMatch(String methodName, String mappedName) {         return PatternMatchUtils.simpleMatch(mappedName, methodName);     }       /**      * 用户指定slave的方法名前缀      * @param slaveMethodStart      */     public void setSlaveMethodStart(String[] slaveMethodStart) {         this.slaveMethodStart = slaveMethodStart;     }       public String[] getSlaveMethodStart() {         if(this.slaveMethodStart == null){             // 没有指定，使用默认             return defaultSlaveMethodStart;         }         return slaveMethodStart;     }      }

一主多从的实现

很多实际使用场景下都是采用“一主多从”的架构的，所有我们现在对这种架构做支持，目前只需要修改DynamicDataSource即可。

实现

import java.lang.reflect.Field; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;   import javax.sql.DataSource;   import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource; import org.springframework.util.ReflectionUtils;   /**  * 定义动态数据源，实现通过集成Spring提供的AbstractRoutingDataSource，只需要实现determineCurrentLookupKey方法即可  * 由于DynamicDataSource是单例的，线程不安全的，所以采用ThreadLocal保证线程安全，由DynamicDataSourceHolder完成。  * @author binghe  *  */ public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {       private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DynamicDataSource.class);       private Integer slaveCount;       // 轮询计数,初始为-1,AtomicInteger是线程安全的     private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(-1);       // 记录读库的key     private List<Object> slaveDataSources = new ArrayList<Object>(0);       @Override     protected Object determineCurrentLookupKey() {         // 使用DynamicDataSourceHolder保证线程安全，并且得到当前线程中的数据源key         if (DynamicDataSourceHolder.isMaster()) {             Object key = DynamicDataSourceHolder.getDataSourceKey();              if (LOGGER.isDebugEnabled()) {                 LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);             }             return key;         }         Object key = getSlaveKey();         if (LOGGER.isDebugEnabled()) {             LOGGER.debug("当前DataSource的key为: " + key);         }         return key;       }       @SuppressWarnings("unchecked")     @Override     public void afterPropertiesSet() {         super.afterPropertiesSet();           // 由于父类的resolvedDataSources属性是私有的子类获取不到，需要使用反射获取         Field field = ReflectionUtils.findField(AbstractRoutingDataSource.class, "resolvedDataSources");         field.setAccessible(true); // 设置可访问           try {             Map<Object, DataSource> resolvedDataSources = (Map<Object, DataSource>) field.get(this);             // 读库的数据量等于数据源总数减去写库的数量             this.slaveCount = resolvedDataSources.size() - 1;             for (Map.Entry<Object, DataSource> entry : resolvedDataSources.entrySet()) {                 if (DynamicDataSourceHolder.MASTER.equals(entry.getKey())) {                     continue;                 }                 slaveDataSources.add(entry.getKey());             }         } catch (Exception e) {             LOGGER.error("afterPropertiesSet error! ", e);         }     }       /**      * 轮询算法实现      *       * @return      */     public Object getSlaveKey() {         // 得到的下标为：0、1、2、3&hellip;&hellip;         Integer index = counter.incrementAndGet() % slaveCount;         if (counter.get() > 9999) { // 以免超出Integer范围             counter.set(-1); // 还原         }         return slaveDataSources.get(index);     }   }

MySQL主从复制

原理

MySQL主(master)从(slave)复制的原理：

• master将数据改变记录到二进制日志(binarylog)中,也即是配置文件log-bin指定的文件(这些记录叫做二进制日志事件，binary log  events)

• slave将master的binary logevents拷贝到它的中继日志(relay log)

• slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据(数据重演)

主从配置需要注意的地方

• 主DB server和从DB  server数据库的版本一致

• 主DB server和从DB server数据库数据一致[  这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]

• 主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB  server的server_id都必须唯一

主库配置(windows，Linux下也类似)

在my.ini修改：

#开启主从复制，主库的配置 log-bin = mysql3306-bin #指定主库serverid server-id=101 #指定同步的数据库，如果不指定则同步全部数据库 binlog-do-db=mybatis_1128

执行SQL语句查询状态：

SHOW MASTER STATUS

需要记录下Position值，需要在从库中设置同步起始值。

在主库创建同步用户

#授权用户slave01使用123456密码登录mysql grant replication slave on *.* to 'slave01'@'127.0.0.1' identified by '123456'; flush privileges;

从库配置

在my.ini修改

#指定serverid，只要不重复即可，从库也只有这一个配置，其他都在SQL语句中操作 server-id=102

接下来，从从库命令行执行如下SQL语句。

CHANGE MASTER TO  master_host='127.0.0.1',  master_user='slave01',  master_password='123456',  master_port=3306,  master_log_file='mysql3306-bin.000006',  master_log_pos=1120;   #启动slave同步 START SLAVE;   #查看同步状态 SHOW SLAVE STATUS;

到此，关于“Spring如何实现多数据源读写分离”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！